論文の概要: Scale-Agnostic Super-Resolution in MRI using Feature-Based Coordinate
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08676v1
- Date: Mon, 17 Oct 2022 00:42:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 17:23:39.967579
- Title: Scale-Agnostic Super-Resolution in MRI using Feature-Based Coordinate
Networks
- Title(参考訳): 特徴ベースコーディネートネットワークを用いたMRIのスケール非依存的超解像
- Authors: Dave Van Veen, Rogier van der Sluijs, Batu Ozturkler, Arjun Desai,
Christian Bluethgen, Robert D. Boutin, Marc H. Willis, Gordon Wetzstein,
David Lindell, Shreyas Vasanawala, John Pauly, Akshay S. Chaudhari
- Abstract要約: 本稿では,MRIにおける超解像処理のための座標ネットワークデコーダを提案する。
座標ネットワークの連続信号表現により、このアプローチはスケールに依存しない。
複数のデノベーション戦略の下でのネットワークの挙動を解析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 27.88156965743815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose using a coordinate network decoder for the task of
super-resolution in MRI. The continuous signal representation of coordinate
networks enables this approach to be scale-agnostic, i.e. one can train over a
continuous range of scales and subsequently query at arbitrary resolutions. Due
to the difficulty of performing super-resolution on inherently noisy data, we
analyze network behavior under multiple denoising strategies. Lastly we compare
this method to a standard convolutional decoder using both quantitative metrics
and a radiologist study implemented in Voxel, our newly developed tool for
web-based evaluation of medical images.
- Abstract(参考訳): mriにおける超解像処理に座標ネットワークデコーダを用いることを提案する。
座標ネットワークの連続信号表現は、このアプローチをスケールに依存しない、すなわち連続的なスケールをトレーニングし、任意の解像度でクエリすることができる。
本質的にノイズの多いデータに対してスーパーレゾリューションを行うのが難しいため,複数のデノイジング戦略の下でネットワークの動作解析を行う。
最後に,本手法を標準畳み込みデコーダと比較し,定量的測定と,新たに開発した医療画像のwebベース評価ツールであるvoxelで実施した放射線学的検討の両方を用いて検討した。
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